近日，国际权威学术期刊IEEE Internet of Things Journal刊发长江大学电子信息与电气工程学院数智融合理论及应用研究团队题为“EMANet: An Ancient Text Detection Method Based on Enhanced-EfficientNet and Multi-Dimensional Scale Fusion”的研究成果。

IEEE Internet of Things Journal是IEEE旗下的国际权威期刊，主要刊发人工智能及物联网方面的最新进展和评论文章，在所有小类中排序均在前5%。中科院最新SCI分区显示该期刊为I区TOP期刊。

该团队开展了基于深度学习模型和多尺度融合的古籍文字检测及数字化研究，提出了一种结合增强型EfficientNet网络和多尺度融合框架的古籍文字检测方法，有效地解决了古籍文本分布复杂、排列密集、风格迥异等特点所带来的检测精度不高的难题。论文所提出的方法在准确性和速度上都明显优于目前主流古籍文本检测方法，为古籍文本的数字化奠定了良好基础，对古籍文物的保存和传播具有重要意义。

2022级硕士生王鹏为该论文第一作者，其导师周箩鱼副教授为通讯作者，电子信息与电气工程学院为第一署名单位。

在大数据、云计算等关键技术的强力驱动下，人工智能的发展正步入一个前所未有的新时期，成为引领新一轮科技革命和产业革命的战略技术，为经济的高质量发展提供了强大的新动能。

在此背景下，长江大学数智融合理论及应用研究团队依托人工智能研究院，持续开展学科交叉应用研究，积极拓展“人工智能+”方向，推动相关研究在石油、农学、教育、人文、医学等领域的应用，此次发表的研究成果就是该团队将人工智能与人文学科相互结合的产物。

数智融合理论及应用研究团队所在的电子信息与电气工程学院发展历史悠久，经过多年深耕科研创新，逐渐凝练出“图像处理与数据压缩方法研究与软件开发”“自动控制系统与嵌入式系统应用研究”“现代通讯技术研究”等研究方向并取得各级各类科研成果。

近年来，学院承担国家科技重大专项、国家自然科学基金项目、湖北省自然科学基金、湖北省高等院校优秀中青年科技创新团队等国家级、省部级项目和企业委托项目300余项，到账科研经费5100万元。发表高水平学术论文数百篇，多人在国际TOP期刊上发表高水平科研论文。

学院年均新增ESI被引频次约700次，为学校工程学科进入ESI全球排名1%做出了贡献；授权国家发明专利81项，其中发达国家发明专利3项。在承担这些科研工作的过程中，学院不但产生了良好的经济效益和社会效益，还显著提高了教师的学术水平和教学水平。（部分数据截至2023年9月）

随着“人工智能+”方向的持续拓展，数智融合理论及应用研究团队将在未来继续深化研究，并积极探索“人工智能+”模式在荆楚文化传承中的创新应用。

长江大学也将坚定不移地聚焦前沿方向，通过科技创新为社会的进步与发展贡献更多力量与智慧。

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素材来源：长江大学官网/官微，央数智官微、长江大学电子信息与电气工程官微